岩石流变力学试验数据挖掘研究

介绍MSAnalysisServices的数据挖掘过程 ,分析决策树算法的基本原理。对泥板岩岩石力学的一组流变试验数据进行数据挖掘分析 ,所得结论反应出实验过程中影响岩石应变的重要因素以及它们影响力度的差异     

一种数字集成电路链状频繁子电路提取算法

基于数据挖掘思想,提出一种链状结构模板的规律性提取算法,解决集成电路规律性提取算法复杂度过高的问题.通过对边权值进行编码,将复杂子电路的同构搜索转化为边权值序列的匹配问题.模板扩展过程利用剪枝策略删除非频繁子电路,提高了规律性提取效率.将模板的产生与子电路的同构搜索过程合并,简化规律性提取流程.解决大规模集成电路中规则性提取复杂度过高的问题.结果表明,算法比SPOG与TREE算法更能充分提取电路的规律性,得到较好的电路覆盖.     

基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究

近年来,随着互联网技术飞速发展与普及,大量社交网络平台迅速崛起。社交网络平台拉近了日常人际关系,提供了便捷的信息通讯交流通道。同时,针对社交网络平台数据挖掘的技术研究成为不可缺少的网络数据研究领域一部分。现有社交网络数据挖掘技术所采用的传统数据挖掘算法与数据分离模式,存在大数据多元特征条件下,数据挖掘准确度降低、挖掘分类逻辑混乱等现象。针对问题产生根源,提出基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究。采用基于朴素贝叶斯算法设计的PCIE-FN社交网络数据挖掘平台进行全面化的深入性解决。通过实验证明,提出的基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究,各项数据满足社交网络数据挖掘日常应用要求。     

基于混合贝叶斯网络数据挖掘及研究生升学预测模型的研究

给出了基于MAP和MDL混合机制的贝叶斯网络结构学习算法,新算法吸取了两种方法各自的特点,具有计算简单、收敛速度快且能综合利用先验知识及专家知识的优点。并结合A校研究生的海量数据进行实验,结果表明：新的预测模型准确率可达84%,且推理高效合理。     

基于本征正交分解的气动优化设计外形数据挖掘

气动外形的全局优化设计会产生大量的过程数据,其中隐含的设计知识具有较高的挖掘价值.数据挖掘有助于获取直观、可定性描述的设计知识.本文采用基于本征正交分解的数据挖掘方法从气动优化设计的过程数据中获取设计知识,数据挖掘对象为跨音速压气机转子叶片NASA Rotor 37的优化过程数据,该数据由基于粒子群方法的绝热效率最大化优化设计产生.结果表明:基于本文数据挖掘方法获取的设计知识能够直接反映气动外形的变化规律,为叶片的气动外形设计提供参考;数据挖掘的设计知识成功地验证了优化设计结果的有效性.     

微生物代谢物组学的研究方法与进展*

代谢物组学、基因组学、转录组学和蛋白质组学是系统生物学研究的重要组成部分。近年来,在代谢物组学领域,微生物代谢物组学的研究受到人们的重视,成为研究的热点。本文综述了微生物代谢物组学的研究方法,包括样品处理、分析平台、数据处理和生物学解释等,并讨论了微生物代谢物组学在代谢工程方面的应用潜力,以及微生物代谢物组学的研究前景和所面临的挑战。     

支持多时间粒度的数据流上最频繁K项挖掘

数据流最频繁K项挖掘是指在数据流中找出K个项,它们的支持数大于数据流中的其他项.已有的一些算法只能挖掘整个数据流的频繁K项,而无法找出距离最近的任意时间段内的最频繁K项.因此,提出一种基于多层概要结构的数据流最频繁K项挖掘算法MMF（K）_MS,新算法利用各层节点数目可变的HFVN框架结构来支持对不同时间粒度的查询,同时采用Count-Sketch数据结构来维护各层的概要信息,并通过实验验证了算法的有效性.     

基于约束FP树的天体光谱数据相关性分析系统研究

从海量天体光谱数据中挖掘光谱数据特征和物理化学性质之间内在的、隐含的相关性,是人类探索天文规律的一种有效方法。利用基于约束FP树的关联规则挖掘方法作为天体光谱数据相关性分析手段,采用VC++和Oracle9i作为开发工具,设计与实现了天体光谱数据相关性分析系统,给出了其系统的软件体系结构和模块功能,并对光谱数据预处理、背景知识表示、CFP树构造、频繁模式提取及关联规则生成等关键技术以及关键模块的实现技术,进行了详细描述。系统运行结果表明,利用关联规则来描述、分析天体光谱数据特征和物理化学性质之间存在的相关性,是可行的和有价值的,从而为寻找天体规律提供了一种有效手段。     

多媒体数据挖掘的相关媒体特征库方法

提出了数据挖掘系统原型 MDMP的媒体特征库 (MFD)特征与建立特征库的方法 .介绍了 MFD数据模型特征和数据类型 ;特别是构造了包括空间拓扑关系和方向关系的媒体特征获取方法 .面向对象的 MFD,支持复杂对象和基于多种特征的相关对象查询 ,支持关联存取和导航机制 ,能满足相关媒体数据挖掘 MDM的需要 .     

数据库中布尔型及广义模糊加权关联规则的挖掘

引入布尔型加权关联规则和广义模糊加权关联规则的概念,并分别给出挖掘这些规则的计算方法．